Fat and Fat-Free Mass of Preterm and Term Infants from Birth to Six Months: A Review of Current Evidence
Notice bibliographique
Résumé
To optimize infant nutrition, the nature of weight gain must be analyzed. This study aims to review publications and develop growth charts for fat and fat-free mass for preterm and term infants. Body composition data measured by air displacement plethysmography (ADP) and dual energy X-ray absorptiometry (DXA) in preterm and term infants until six months corrected age were abstracted from publications (31 December 1990 to 30 April 2019). Age-specific percentiles were calculated. ADP measurements were used in 110 studies (2855 preterm and 22,410 term infants), and DXA was used in 28 studies (1147 preterm and 3542 term infants). At term age, preterm infants had higher percent-fat than term-born infants (16% vs. 11%, p < 0.001). At 52 weeks postmenstrual age (PMA), both reached similar percent-fat (24% vs. 25%). In contrast, at term age, preterm infants had less fat-free mass (2500 g vs. 2900 g) by 400 g. This difference decreased to 250 g by 52 weeks, and to 100 g at 60 weeks PMA (5000 g vs. 5100 g). DXA fat-free mass data were comparable with ADP. However, median percent-fat was up to 5% higher with DXA measurements compared with ADP with PMA > 50 weeks. There are methodological differences between ADP and DXA measures for infants with higher fat mass. The cause of higher fat mass in preterm infants at term age needs further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».